原因: 不同长度文本pad一致长度,添加pad后会对预测有一丢丢影响,虽然mask会抵消大部分影响,但是还是会一留下一点点影响。 解决办法: 多次采用不同的batch_size测试模型,发现离模型训练使用的batch_size越近,与单条预测的结果差别越小,因此推荐结合实际情况,选用与训练batch_size相近的数目。
使用BERT模型进行推断时没有batch_size 是指在使用BERT模型进行预测时,只输入一个样本而不是一批样本进行推断。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,广泛应用于自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别和情感分析等。 在推断阶段,通常需要将输入样本转...
Bert Large模型在Nvidia V100 16G显卡上的batch size通常较小（如2-8），主要是因为该模型对显存消耗较...
虽然流水并行可以加速Bert Large模型的训练，但batch size小仍然可能导致收敛波动大和效果差的问题。为了...
我用2060，bs最大设置到8，跑了大约3个小时，你这个条件用cpu跑，估计跑不了，bs有点大 无
1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning) - 缓解了batch_size>1时的复读问题,缓解方法是:在T2S模型中,先对phones进行embedding、对bert_feature… · Shenrui-Ma/GPT-SoVITS@864a148
使用BERT模型进行推断时没有batch_size 是指在使用BERT模型进行预测时,只输入一个样本而不是一批样本进行推断。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,广泛应用于自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别和情感分析等。
使用BERT模型进行推断时没有batch_size 、、、 我正在研究TensorflowBERT语言模型的二进制分类问题。这是谷歌colab的link。在保存和加载模型进行训练后,我在进行预测时出现错误。def _call_model_fn(self, features, labels, mode, config): /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/bert= params["batch_size" 浏...